Данные решают. Как управлять данными, чтобы создавать ценность для бизнеса - Светлана Бова

Дифференциальная приватность. В данные добавляется «статистический шум» — небольшие искажения, которые защищают отдельные записи, но сохраняют общие закономерности. Вы не получите информации о том, что именно Иван Иванов купил вчера в аптеке, но сможете понять, что спрос на конкретный препарат вырос на 15%.

Гомоморфное шифрование. Вычисления проводятся над зашифрованными данными. Система видит зашифрованный текст, обрабатывает его и выдает зашифрованный результат, который расшифровывается только у владельца данных. Никто в процессе не видит исходной информации.

Эти технологии уже работают. Не идеально, не везде, но работают. И с каждым годом они будут становиться быстрее, дешевле и доступнее.

Что это значит для бизнеса

Для CDO это означает, что наступает время, когда выбор «или приватность, или польза» перестает быть жестким. Можно получать инсайты и не нарушать доверие. Можно участвовать в обмене данными и не бояться утечек. Или строить ИИ-модели и не беспокоиться о том, что они запомнят чужие секреты.

Но для этого нужно уже сейчас включать оценку рисков нарушения приватности в каждый дата-проект. Выбирать инструменты, которые минимизируют сбор данных. Проектировать системы так, чтобы приватность была встроена в архитектуру, а не добавлена сверху, как заплатка.

И да, придется инвестировать. В технологии, экспертизу, изменение процессов. Потому что те, кто не сделает этого сегодня, завтра окажутся в положении догоняющих. А догонять там, где скорость измеряется годами регуляторных изменений и технологических прорывов, — занятие неблагодарное и дорогое.

Гонка за эффективностью через обмен данными на национальном уровне неизбежна. Но победа в ней достанется не самым быстрым, а самым ответственным. Тем, кто построит внутри компании и затем внутри страны не склад сырья, а современное, этичное и безопасное «производство» данных-продуктов. В таком будущем приватность перестанет быть препятствием для прогресса и станет его обязательным стандартом качества — как знак ISO для цифрового мира. И именно CDO предстоит стать главным архитектором этого нового, ответственного производства данных. Данных как реального продукта.

Демократизация данных и технологий: готов ли ваш бизнес ко второй волне ИИ

Давайте на минуту представим, что будущее, о котором мы говорили, уже наступило. Данные свободно курсируют между компаниями — конечно, в рамках закона и с согласия граждан. Искусственный интеллект становится умнее с каждым днем. Где-то в лабораториях уже почти изобрели AGI — искусственный интеллект общего назначения, который умеет все то же, что и человек, а может, и больше.

И тут наступает время для полноценного внедрения второй волны ИИ. Не той, что мы наблюдали до сих пор: с рекомендательными системами в Netflix и таргетированной рекламой в соцсетях. Это была первая волна, ИИ интернета. А вторая — повсеместное внедрение искусственного интеллекта во все бизнес-процессы: в логистику, производство, управление запасами, работу с клиентами, финансы.

Вопрос только в одном: а вы к этому готовы?

ИНСТРУМЕНТЫ ГОТОВЫ. А ВЫ?

Один из руководителей ИИ-разработки в крупной российской компании сказал нам недавно фразу, которая многое объясняет: «Мы подвели электричество к дому. Теперь дело за бизнесом — решать, как использовать этот инструмент».

И правда, инфраструктура становится доступной. Появляются платформы для управления ИИ-агентами, инструменты для их создания и обучения. Уже сейчас их можно интегрировать в самые разные процессы. Скоро таких агентов будут создавать тысячами — для каждой рутинной задачи, для каждого повторяющегося действия[109].

Но может ли бизнес реально использовать этот инструмент?

Чтобы ИИ-агент работал успешно, данные вашего бизнеса должны находиться в ИТ-системах. Не в головах сотрудников, не в бумажных архивах, не в Excel-таблицах на локальных дисках, а именно в системах. И они должны быть описаны. Каждое поле должно иметь значение. Каждый атрибут — привязан к конкретному процессу. Должно быть понятно, какой источник данных приоритетен для каждой конкретной задачи.

И вот тут все играет новыми красками. Ведь конвейер для создания ИИ-решений уже построен. Инструменты лежат на полке — осталось только запустить их в работу. Но это возможно только в том случае, если фундамент — данные — готов.

ИИ-АГЕНТЫ: ДЕМОКРАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ

Вторая волна ИИ — это про агентов. Про программы, которые не просто рекомендуют, а действуют, могут сами заказать товар, выставить счет, ответить на претензию клиента, скорректировать производственный план.

И здесь происходит удивительная вещь. Технологии, которые еще вчера были доступны только гигантам с армией дата-сайентистов, сегодня становятся доступны среднему и даже малому бизнесу. Платформы для создания агентов, библиотеки готовых моделей, облачные сервисы — все это снижает порог входа.

Но у этого есть обратная сторона. Агенты будут полагаться на данные, которые вы им предоставите. На что они станут опираться при построении плана достижения цели? К каким источникам обратятся за информацией? Если ваши данные — это хаос, если в одном поле лежит одно, а в другом — то же самое, но с ошибкой, если нет четкого понимания, какой источник считать эталонным, агент не сможет работать. Или, что еще хуже, будет работать, но неправильно.

Раньше, когда такую работу выполняли люди, они могли три месяца обзванивать друг друга и выяснять: «А что в этом поле лежит? А какой из этих двух отчетов правильный? А для какой цели какой источник лучше использовать?» ИИ-агент никого обзванивать не будет. Он возьмет то, что есть, и начнет выполнять задачу. С теми данными, которые нашел. И если данные плохие — результат будет соответствующим.

Третья волна: ИИ восприятия

Не за горами уже третья волна — ИИ восприятия. Умные офисы, которые распознают эмоции сотрудников и подстраивают освещение и музыку под их состояние. Производства, где камеры видят брак раньше, чем он случился. Системы, которые понимают не только слова, но и контекст, интонацию, настроение.

Здесь требования к данным становятся еще жестче. Потому что данные — уже не только цифры в таблицах. Это видео, аудио, биометрические показатели, тонны неструктурированной информации. И всем этим нужно управлять. Все это нужно описывать, защищать, связывать с бизнес-процессами.

Демократизация данных для людей

Но не будем забывать и про людей. Вторая и третья волны ИИ не отменяют необходимости в человеческих решениях. Наоборот, они освобождают людей от рутины, чтобы те могли заниматься действительно сложными задачами.

И здесь мы подходим к еще одному важному тренду — демократизации данных для людей. Представьте, что вам не нужно звонить в ИТ-отдел или ждать аналитика, чтобы получить нужные данные[110]. Вы просто заходите на внутреннюю платформу, выбираете нужный отчет, настраиваете фильтры и получаете актуальную, проверенную